在Hibernate中，多对多关联关系（Many-to-Many relationships）是指两个实体类之间的一种关系，其中一个实体类可以与多个另一个实体类相关联，而同样一个实体类也可以与多个另一个实体类相关联。例如，在一个公司中，一个员工可能会在不同的项目中工作，而同样一个项目也可能需要多个员工协同完成。在ORM框架中，多对多关系的映射可以使用中间表、双向一对多关系和关联实体类等多种方式实现。
选自arXiv 作者：Ranjay Krishna 等 机器之心编译 参与：张倩、路雪 图像不仅仅是一组目标集合，同时每个图像还代表一个相互关联的关系网。在本文中，李飞飞等人提出了利用「参考关系」明确区分同类实体的任务。实验结果表明，该模型不仅在 CLEVR、VRD 和 Visual Genome 三个数据集上均优于现有方法，并且是可解释的，甚至能发现完全没见过的类别。 日常用语中的参考式表达可以帮助我们识别和定位周围的实体。例如，我们可以用「踢球的人」和「守门的人」将两个人区分开（图 1）。在这两个例子中
知识图谱（KG）是由实体 (节点) 和关系 (不同类型的边) 组成的多关系图。每条边都表示为形式 (头实体、关系、尾实体) 的三个部分，也称为事实，表示两个实体通过特定的关系连接在一起。虽然在表示结构化数据方面很有效，但是这类三元组的底层符号特性通常使 KGs 很难操作。为了解决这个问题，提出了一种新的研究方向——知识图谱嵌入。关键思想是嵌入 KG 的组件，包括将实体和关系转化为连续的向量空间，从而简化操作，同时保留 KG 的原有的结构。那些实体和关系嵌入能进一步应用于各种任务中，如 KG 补全、关系提取、实体分类和实体解析。
目标：本文主要介绍联系的定义及使用。 一、 联系 联系（Relationship）是指实体集这间或实体集内部实例之间的连接。 实体之间可以通过联系来相互关联。与实体和实体集对应，联系也可以分为联系和联系集，联系集是实体集之间的联系，联系是实体之间的联系，联系是具有方向性的。联系和联系集在含义明确的情况之下均可称为联系。 按照实体类型中实例之间的数量对应关系，通常可将联系分为4类，即一对一（ONE TO ONE）联系、一对多（ONE TO MANY）联系、多对一（MANY TO ONE）
在数据库设计中，ER（实体-关系）图是一个常用工具，用于直观地表示数据模型。在使用ER图时，可能会遇到各种冲突问题，主要包括命名冲突、属性冲突、结构冲突和实体冲突。让我们逐一解释这些冲突，并举一些简单的例子帮助理解。
结构化程序设计非常强调实现某个功能的算法，而算法的实现过程是由一系列操作组成的，这些操作之间的执行次序就是程序的控制结构。
（1）1:1 当转换为关系模型时，在两个实体任选一个添加另一个实体的主键即可。 如图（a）情况，当我们转换成关系模式时，我们可以在实体型A模式中添加实体型B的主键；或者在实体型B模式中添加实体型A的主键。 例子： 校里一个班级只有一个正班长，而一个班长只在一个班中任职，则班级与班长之间具有一对一联系。 当转换为关系模式时，我们可以在班长关系中添加班级的主键（班级号）；或者在班级关系中添加班长的主键（学号）。 （2）1:N 当转换为关系模型时，在N端添加另一端的主键。 如图（b）情况，当我们转换成关系模式时，我们得在实体型B模式中添加实体型A的主键。 例子： 一个班级中有若干名学生，而每个学生只在一个班级中学习，则班级与学生之间具有一对多联系。 当转换为关系模式时，我们得在学生关系中添加班级的主键（班级号）。 （3）M:N 当转换为关系模型时，需要将联系转换为实体，然后在该实体上加上另外两个实体的主键，作为联系实体的主键，然后再加上该联系自身带的属性即可。 如图（c）情况，当我们转换成关系模式时，我们要把“联系名”转换为实体模式，添加另外两个实体的主键，这两个主键合起来为“联系名”的主键，然后添加该联系自带的属性即可。 例子： 一门课程同时有若干个学生选修，而一个学生可以同时选修多门课程，则课程与学生之间具有多对多联系。 当转换为关系模式时，我们要把联系“选修”作为实体，当作选修关系，再添加课程的的主键（课程号）、学号的主键（学学号），（课程号，学号）合起来为选修的主键，然后添加选修自带的属性即可。
E-R模型向关系模型的转换规则： 一、两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。 (2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。 b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。 c如实体间的联系是M:N则将联系类型也转换成关系模式，其属性为两端实体类型的键加上
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编译 | 费棋 【导语】近日，李飞飞的斯坦福大学视觉实验室发布了一篇即将在 CVPR 2018上要介绍的论文 Referring Relationships（指称关系），这篇论文主要研究的问题是给出一
原文地址已经不可考。。。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个数据库
1. 简介 实体之间的关联关系是刚入门的同学比较头疼的问题，但是在日常开发中又是比较重要的技巧，熟练的使用实体关联，能够使代码清晰易懂，并且节省宝贵的开发时间。通常情况下，对于存在关联关系的两个实体，我们会明确指定其中一个实体为关系的维护端，而另一个实体为关系的查询端（反向端）。对于OneToMany或ManyToOne关系，JPA规范明确指出以Many一端为关系的维护端，One一端为关系的查询端；而对于ManyToMany的关联关系，双方都可以作为关系的维护端，因此在日常的开发工作中会出现
在业务需求中，经常需要我们在系统中能够记录历史信息，能够查看到历史变动情况，这时我们可以通过增加开始结束时间字段来记录数据的历史版本。对数据的历史记录主要分为：关系、属性历史，实体历史和变更历史。
在实体关系模型中，我们知道有三种关系：一对一、一对多、多对多。这只是概念上的关系，但是在真实的关系数据库中，我们只有外键，并没有这三种关系，那么我们就来说一说在关系数据库管理系统中，怎么实现这三种关系。
Hibernate是一种流行的对象关系映射(ORM)框架，它为开发人员提供了一种简单而高效的方式来映射Java对象到关系型数据库。在Hibernate中，一对一关联关系的映射可以使用主键映射的方式来实现。
长度为词典长度，每个词在词典中的位置置1，其余置0Curse of Dimension, 不适合太大的字典互相正交，难以表示词语之间的相似性
实体-关系模型(或ER模型)描述特定知识领域中相关的事物。基本的ER模型由实体类型(对感兴趣的事物进行分类)和指定实体之间可能存在的关系(那些实体类型的实例)组成。
第二篇：数据库关系建模 前言 ER建模环节完成后，需求就被描述成了ER图。之后，便可根据这个ER图设计相应的关系表了。 但从ER图到具体关系表的建立还需要经过两个步骤：1. 逻辑模型设计 2. 物理模型设计。其中前者将ER图映射为逻辑意义上的关系表，后者则映射为物理意义上的关系表。逻辑意义上的关系表可以理解为单纯意义上的关系表，它不涉及到表中字段数据类型，索引信息，触发器等等细节信息。 本文将详细介绍前者。确切来说，也就是ER模型到逻辑关系表的映射是如何完成的。 基本概念 在开始进行ER模型到逻辑关系表的
信息抽取在自然语言处理中是一个很重要的工作，特别在当今信息爆炸的背景下，显得格外的重要。从海量的非结构化的文本中抽取出有用的信息，并结构化成下游工作可用的格式，这是信息抽取的存在意义。信息抽取又可分为实体抽取或称命名实体识别，关系抽取以及事件抽取等。命名实体对应真实世界的实体，一般表现为一个词或一个短语，比如曹操，阿里巴巴，中国，仙人掌等等。关系则刻画两个或多个命名实体的关系。比如马致远是《天净沙 · 秋思》的作者，那么马致远与《天净沙 · 秋思》的关系即是“创作”（author_of ）关系，邓小平是党员，那么邓小平与共.产.党则“所属”(member_of)关系。
在左边模型类型（Model type）列表中，选中Conceptual Data Model，单击“确认”按钮即新建了一个默认名为ConceptualDataModel_1的CDM工程
您将获得关于ER图和数据库设计的基本知识和技能。你会学到ERD是什么，为什么，ERD符号，如何画ERD，等等，以及一些ERD的例子。
信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术
本文墨香投稿，推荐大家用一款Mac下强大的静态代码分析工具，以后妈妈再也不用担心我不会分析代码啦。 之前用Windows系统，一直用source insight查看代码非常方便，但是年前换到mac下面，虽说很多东西都方便了，但是却没有了静态代码分析工具，很幸运，前段时间找到一款比source insight软件还强大的代码静态分析工具，堪称神器—Understand。这款软件具有强大的代码静态分析功能，并且可以绘制各种流程图，不幸的是没有发现Windows版本，只看到mac版和Linux版本因此用Windo
一般而言, 一个实体被映射到一张关系表中, 代表一组对象的集合; 表中的每一行被称为一个实体发生(Entity Occurrence)或实体实例(Entity Instance), 代表一个特定对象。
数据库绝对是软件系统不可分割的一部分。在数据库工程中充分利用ER关系图，可以保证在数据库创建、管理和维护中产生高质量的数据库设计。ER模型还提供了一种通信手段。
本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
本讲座选自清华大学计算机系副教授刘知远于2018年4月27日在第二届“大数据在清华”高峰论坛上所做的题为《知识表示学习及其应用》的演讲。
近期在做一个业务系统的分析和数据模型设计，工作这几年也做过好几个项目的数据库模型的设计，期间也算是积累了一定的经验吧，这次有机会就写写我的数据库模型设计过程与方法。
知识图谱（Knowledge Graph）在2012年由Google推出，目前采用的数据标准是RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）。RDF最早在Semantic Web中提出，因此在讲RDF之前，首先回顾一下Semantic Web。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 多模态简介 1．知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源，例如对于图片，也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面，
UML 是统一建模语言（英语：Unified Modeling Language，缩写 UML）的简称，它是一种由一整套图表组成的标准化建模语言，用于帮助系统开发人员来说明，可视化，构建和记录软件系统的产出。用人话说 UML 就是用图形符号帮助我们描述系统和设计系统的语言工具。
举个例子: 按上面出现过的图, Students(sid, Iname, fname, midiaitia)
在Objective-c中，当一个类需要引用另一个类，即建立复合关系的时候，需要在类的头文件中建立被引用类的指针。 如：
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章，关系抽取是自然语言处理中信息抽取（EI）的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章：
CNA 研究和应用爆炸式增长的突出原因是两个因素 - 一个是廉价而强大的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面接受过高级培训的研究人员和科学家能够进行一流的研究；另一个因素是是人类社会、行为、生物、金融和技术方面不断增加的复杂性。
本文记录了一些数据库面试常见问题，本意用于考研复试，以下面试题为网上整理的问题以及自己加入的一些问题，答案仅供参考！
复杂网络分析研究如何识别、描述、可视化和分析复杂网络（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
今天的企业应用程序无疑是复杂的，并依赖一些专门技术（持久性，AJAX，Web服务等）来完成它们的工作。作为开发人员，我们倾向于关注这些技术细节是可以理解的。但事实是，一个不能解决业务需求的系统对任何人都没有用，无论它看起来多么漂亮或者如何很好地构建其基础设施。
本文发表在ACL2019，使用信息实体增强语言表示的ERNIE的翻译。同时还有另一种百度提出的ERNIE
端到端关系抽取旨在识别命名实体，同时抽取其关系。近期研究大多采取 joint 方式建模这两项子任务，要么将二者统一在一个结构化预测网络中，要么通过共享表示进行多任务学习。
前言：之前我们讲了很多与语音处理有关的任务，这次我们来讲和自然语言处理相关的任务。NLP任务大体可以分成两大类，一种是文本序列到文本序列，比如机器翻译，文本风格迁移等，另一种是序列到类别，比如情感分类，实体命名识别，主题分类，槽位填充等。
知识图谱是近几年来一个蛮热的词，被认为是“认知智能领域核心技术之一”，“人工智能四大领域之一”等等。甚至有了不谈知识图谱不足以号称新技术的趋势。
实际上大部分人尤其DB人员基本上，大部分是不会和设计业务系统的数据库又半毛钱的关系，主要的原因，在于不理解业务，或者在工作中根本就接触不到，有些公司本身是由开发人员自行设计业务表，有些是开发和DB人员共同设计，但实际上DB 人员的大部分工作范围在于，架构和规范类的设计，而非和业务有关的设计。
若实体A和B是一对多的联系，实体B和C是一对一的联系，则实体A和C的联系是？（）
概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别在于，概念数据模型表示实体及其关系，而逻辑数据模型除了提供实体和关系之外，还提供了更多的细节，包括属性、主键和外键。
MySQL数据库的规范化（Normalization）是一种数据库设计技术，用于有效地组织数据以减少冗余和改善数据完整性。规范化的过程主要是通过创建一系列的数据实体，并确保这些实体之间的关系是逻辑且一致的。
JPA 即 Java 持久化 API（Java Persistence API），是一个用于映射 Java 对象和关系型数据库表的规范。此规范使得开发者可以不依赖特定数据库，也能很好地 CRUD（创建、读取、更新、删除）。
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